Spark Shuffle过程详细分析-低调大师

Spark Shuffle过程详细分析

2017-11-20 609

在MapReduce中shuffle和Spark的shuffle的过程有一些区别。这里做一下具体的介绍。

Mapreduce的shuffle过程图解

Spark shuffle过程图解

注意:spark shuffle过程中没有分区和排序的过程，而且存储结果存储在内存中，所以速度要比mapreduce要快很多。

先就到这里吧，图解的说明应该比较清晰了。有问题欢迎留言

本文转自 ChinaUnicom110 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/xingyue2011/1951179

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Spark 参数传递问题解析

一 . sparkconf 这个需要在代码里面写，在代码里面写了，那么就不能更改了，即便你在外面传递了一个参数，最终也会在代码里面生效，它的优先级最高二 . sparksubmit / spark-shell 等脚本，一般在这里面传递，针对我这个应用的参数三 . 配置文件在conf 目录下，注意如果需要让参数生效，得template 去掉: 默认的，全局的这三个地方都可以设置参数，如果说，我们对同样一个参数进行设置，最终是哪个地方生效这三个地方的优先级是： sparkconf > sparksubmit > 配置文件本文转自 ChinaUnicom110 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/xingyue2011/1952554

2017-11-21

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spark是大数据领域近几年比较火的编程开发语言。有众多的好处，比如速度快，基于内存式计算框架。不多说直接讲 spark的RDD 算子的使用。如果有spark环境搭建等问题，请自行查找资料。本文不做讲述。 spark rdd的创建有两种方式: 1>从集合创建。也就是从父rdd继承过来 2>从外部创建。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 ...

2017-11-21

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